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层状天然范德华异质结的超快载流子动力学研究

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层状天然范德华异质结的超快载流子动力学研究

作者：徐子睿湖南大学

学位级别：硕士

超快载流子动力学直接关系到光电器件的性能和工作效率,是高性能光电材料及器件设计和制造的关键。其中,伴随光电器件发展的需要,异质结中的超快载流子动力学受到研究人员的广泛关注。传统半导体异质结一般通过外延生长制备,设备昂贵且... 详细信息

超快载流子动力学直接关系到光电器件的性能和工作效率,是高性能光电材料及器件设计和制造的关键。其中,伴随光电器件发展的需要,异质结中的超快载流子动力学受到研究人员的广泛关注。传统半导体异质结一般通过外延生长制备,设备昂贵且要求界面晶格常数匹配,这很大程度上限制了异质结的构筑和载流子动力学的研究。近年来,二维材料领域迅速发展,其层间为弱范德瓦尔斯相互作用,可以有效解离至少层甚至单层极限。堆垛不同的二维材料在一起可以形成范德瓦尔斯异质结,其具有强量子限域效应和量子相干效应。此外,由于二维半导体的低维特性,其弛豫动力学更容易因外部条件的不同而改变,从而为实现灵活控制激发态寿命开辟了途径。但是,由机械剥离及人工堆叠方法制备的范德华异质结存在产率低、易产生杂质等弊端,而通过化学气相沉积方法等方法合成范德华异质结需要对制备过程精细控制。近几年,研究人员发现硫盐矿物辉锑锡铅矿(franckeite)是一种天然范德华异质材料,其具有优良的物理化学特性。但是,franckeite的超快载流子动力学研究较少,值得进一步探究。本论文围绕超快非线性光电器件的应用需求,设计并搭建了具有时间分辨功能、波长可调的泵浦探测瞬态吸收系统。采用液相剥离法成功制备了层状franckeite纳米片,并对其非线性光学吸收和载流子动力学行为进行了实验研究。层状franckeite纳米片具有波长和强度相关的非线性吸收特性和超快的载流子弛豫寿命,实验结果表明franckeite纳米片在微纳光子学器件等应用中是一种理想的候选材料。主要工作包括:(1)设计并搭建了一套超快泵浦探测瞬态吸收系统,探究了激发不同非线性介质产生超连续白光的光谱范围、光谱质量和稳定性等情况,并优化选择合适的介质激发产生了稳定超连续白光。同时,从激光抖动、光斑不均匀、白光啁啾等方面考量,提出了实验系统降噪方案,为研究层状franckeite载流子动力学特性奠定了平台基础。(2)设计并开发了一套基于Qt框架与Visual C++的瞬态吸收光谱测试软件。相比传统光学系统选用的Lab VIEW、VB等程序开发环境,Qt框架运行效率高、CPU占用率低、系统响应时间快,有效提高了实验测量的精确性。Qt良好的跨平台优势及扩展性便于开发实现光物理模型拟合与各类光学分析。(3)基于时间分辨瞬态吸收光谱和Z-扫描技术实验研究了层状franckeite的非线性光学吸收和载流子动力学,发现层状franckeite表现出波长和强度依赖的非线性吸收特性和超快载流子动力学行为。研究结果表明层状franckeite可以作为超快非线性光学应用的候选材料。

关键词：范德华异质结层状辉锑锡铅矿非线性光学超快载流子动力学

基于工业互联网的井下车辆视频采集、定位与避障技术研究

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基于工业互联网的井下车辆视频采集、定位与避障技术研究

作者：徐子睿北京交通大学

学位级别：硕士

煤炭作为全球大多数国家的主要能源,一直备受重视。最近二十年,随着信息网络技术与自动控制技术的不断发展,基于工业互联网的井下车辆自主行驶将逐渐成为井下无人化技术的关键一环。本文主要以井下无人车辆为研究对象,在覆盖有工业互联... 详细信息

煤炭作为全球大多数国家的主要能源,一直备受重视。最近二十年,随着信息网络技术与自动控制技术的不断发展,基于工业互联网的井下车辆自主行驶将逐渐成为井下无人化技术的关键一环。本文主要以井下无人车辆为研究对象,在覆盖有工业互联网的井下局部区域内,对车辆自主行驶中涉及到的实时视频采集、地图构建与自主定位、实时避障等技术进行研究。具体研究成果如下:(1)分析了基于光纤环网与无线Mesh网络的井下工业互联网网络架构和光纤环网、无线Mesh网络在井下通信的优越性。在此网络架构下,将整个工业互联网分为4层,以光纤环网作为骨干传输网络,无线Mesh网络作为局部区域网络,提高了井下综采区等局部区域中的工业互联网覆盖率。(2)以井下工业互联网为数据传输基础,利用Android开发工具,设计编写了基于Android系统的井下车辆移动端视频采集与行驶控制客户端。通过该客户端,可以实现局部区域中井下车辆周围环境视频的采集与车辆行驶方向的控制。搭建了实验车辆,在实验车辆与Android设备上成功验证了客户端各项功能。(3)针对井下特殊环境,提出了基于路标与摄像头的井下局部区域车辆自主定位方法。将带有条形码的地标部署在井下局部区域的巷道墙壁两侧,利用车载摄像机对地标进行定位与识别,结合提出的空间三维定位模型,实现了井下车辆的自主定位并在实际巷道中验证了该定位方法的可行性。同时利用车载激光雷达与ROS系统绘制了实验环境的巷道地图,可为井下车辆后续的导航实现提供基础。(4)基于分层模糊控制算法,提出一种井下局部区域车辆实时避障方法。通过运用Mamdani模糊控制法,设计了具体的模糊规则并提出了分层模糊控制器,在Matlab上的仿真和实验车辆上的实际测试表明该分层模糊控制系统能有效减小井下局部区域车辆避障时的判断次数,从而减少了计算量,提高了系统准确度。本文在井下工业互联网构架下,对井下局部区域内的车辆环境视频采集与行驶控制客户端设计、车辆自主定位方法、环境地图建立与实时避障技术进行了理论研究和实际场景验证。上述工作对进一步实现井下局部区域内的车辆自主行驶与监控有重要价值。

关键词：工业互联网局部区域井下车辆视频采集自主定位避障

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基于YOLOv3的目标跟踪技术研究

基于YOLOv3的目标跟踪技术研究

作者：徐子睿沈阳理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉的重要应用领域之一,是人工智能领域的重要组成部分。随着深度学习在计算机视觉领域的应用逐渐成熟,使用无人机进行军事侦察或者帮助教练统计运动员的训练量等需求开始出现,这使得目标跟踪算法的需求日益增加。本... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉的重要应用领域之一,是人工智能领域的重要组成部分。随着深度学习在计算机视觉领域的应用逐渐成熟,使用无人机进行军事侦察或者帮助教练统计运动员的训练量等需求开始出现,这使得目标跟踪算法的需求日益增加。本文将使用无人机进行航拍,对航拍视频中的选定的某个行人进行目标跟踪。首先针对基于深度学习的目标跟踪算法所面临的处理速度、跟踪精度和遮挡问题等挑战,采用离线训练的方式来解决实时在线训练影响跟踪速度的问题。其次,使用目标匹配算法和目标预测算法来实现高准确率的目标跟踪。最后,设计抗遮挡算法一定程度上解决跟踪过程中的遮挡问题。本文取得的主要研究成果如下。（1）本文使用目标匹配算法,从视频的第一帧手动框选跟踪目标,经测试得到颜色特征最适合对行人的跟踪。同时,针对目标匹配算法跟踪准确率不高的问题,本文使用了目标预测算法来提升跟踪的准确率。在常用预测算法K邻域算法的基础上,引入单目视觉技术,提出R邻域算法,增加了横向的预测范围,有效解决了行人横向移动过快导致跟踪失败的问题。（2）针对跟踪过程中因目标被遮挡导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动轨迹预测的抗遮挡算法ABM。首先根据目标在遮挡过程中运动状态变化,将全遮挡分为黑盒全遮挡和白盒全遮挡。然后,针对黑盒全遮挡问题,采用全图搜索策略进行目标的重新定位;针对白盒全遮挡问题,根据被遮挡前目标的位置信息进行轨迹预测,最终实现被遮挡后目标的重新定位。最后,经测试,ABM算法能够对目标进行重新定位。（3）基于R740服务器平台设计目标跟踪算法,将目标匹配算法、目标预测算法和抗遮挡算法统一起来,并划分为检测模块、学习模块和跟踪模块三部分。在服务器中对三个不同的场景进行仿真,目标跟踪效果良好,处理速度约为每秒22帧,满足了实时性的要求,平均准确率达到了99.0%,准确率相对于常见的目标跟踪算法提升了7.5%。

关键词：计算机视觉深度学习目标跟踪遮挡

基于Duhem模型的压电陶瓷机械特性的建模方法与控制研究

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基于Duhem模型的压电陶瓷机械特性的建模方法与控制研究

作者：徐子睿中国计量大学

学位级别：硕士

压电陶瓷是目前微定位系统比较理想的驱动元件,但其具有的迟滞,蠕变等机械特性严重影响了其输出的精确性和稳定性。本文以压电陶瓷为研究对象,深入研究了基于Duhem模型的迟滞建模方法和复合控制方案,并进行实验。本文从微观角度研究了... 详细信息

压电陶瓷是目前微定位系统比较理想的驱动元件,但其具有的迟滞,蠕变等机械特性严重影响了其输出的精确性和稳定性。本文以压电陶瓷为研究对象,深入研究了基于Duhem模型的迟滞建模方法和复合控制方案,并进行实验。本文从微观角度研究了压电陶瓷迟滞和蠕变的形成原因,并通过实验,得到了压电陶瓷迟滞和蠕变的一般规律。将Duhem模型中的未知部分以多项式代替,根据不同频率与幅值的输入输出数据,利用递推最小二乘辨识求取逆模型。由于无法预知当前时刻的输入电压值,上述方法在计算逆输出时误差较大。故本文通过Duhem逆算子与GRNN神经网络进行结合直接建立逆模型,避免求逆过程不准确的计算,与上述建模技术相比,该逆模型的预测输出精度提升了41.7%。设计了自适应滑模控制器,并给出了Lyapunov稳定性分析和仿真实验验证。通过迟滞抑制,蠕变抑制,位移跟踪实验验证了本文所设计的控制器的校正能力。实验结果表明,复合控制下,迟滞量减少了96%,步进幅值为1V时,蠕变量减小了49.1%。在不同频率输入下,与直接控制相比,位移跟踪的最大误差减少了25.7%,平均绝对误差减小了17.5%。

关键词：压电陶瓷迟滞蠕变 Duhem模型 GRNN神经网络自适应滑模控制

基于Duhem前馈逆补偿的压电陶瓷迟滞非线性自适应滑模控制

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传感技术学报 2019年第8期32卷 1209-1214页

作者：徐子睿许素安富雅琼洪凯星徐红伟中国计量大学机电工程学院

针对压电陶瓷的动态迟滞非线性,研究了基于Duhem逆模型前馈补偿的滑模自适应控制策略。首先,利用多项式逼近Duhem模型中的未知分段函数f(.)和g(.),采用递推最小二乘法进行系统辨识,并求取逆模型,将其作为前馈控制器。考虑压电陶瓷迟滞... 详细信息

针对压电陶瓷的动态迟滞非线性,研究了基于Duhem逆模型前馈补偿的滑模自适应控制策略。首先,利用多项式逼近Duhem模型中的未知分段函数f(.)和g(.),采用递推最小二乘法进行系统辨识,并求取逆模型,将其作为前馈控制器。考虑压电陶瓷迟滞非线性随输入信号频率变化,且难以完全抵消,模型参数存在不确定性等问题,设计一种自适应滑模控制律,利用Lyapunov稳定性定理及仿真实验证明了该控制律可以使系统全局渐进稳定。最后,进行了压电陶瓷迟滞补偿实验和位移跟踪实验。实验结果表明,前馈逆补偿控制下的压电陶瓷位移迟滞量减小了96.1%。与直接控制相比,前馈逆补偿控制下位移跟踪的最大绝对误差减小了27.0%,平均绝对值误差减小了17.9%,具有更好的跟踪精度和动态性能。

关键词：压电陶瓷迟滞非线性 Duhem模型递推最小二乘法逆补偿自适应滑模控制

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大学生英语听力技能提升路径

校园英语 2024年第9期 121-123页

作者：徐子睿武汉华夏理工学院

大学英语听力教学改革的重点是提升大学生的听力技能。本研究通过深入分析听力材料和翻译练习，将图示理论和元认知策略应用于听力教学中，以解决学生在听力理解方面的问题。研究发现，这种方法不仅增强了学生的听力理解能力，还提升了... 详细信息

大学英语听力教学改革的重点是提升大学生的听力技能。本研究通过深入分析听力材料和翻译练习，将图示理论和元认知策略应用于听力教学中，以解决学生在听力理解方面的问题。研究发现，这种方法不仅增强了学生的听力理解能力，还提升了他们实际语言使用的灵活性和准确性。此外，该研究还结合了全国大学英语四级考试听力真题展示了图示理论和元认知策略的分阶段应用，以激发学生的学习兴趣，从而提高整体的听力教学质量。结果表明，结合图示理论和元认知策略的教学方法对提升学生听力技能和翻译能力具有显著效果，且拓宽了当前的英语听力教学实践视角。

关键词：英语听力技能翻译练习图示理论元认知策略

来源：博看期刊

浅谈国际工程项目风险分析——以土耳其某大型桥梁项目为例

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居舍 2021年第28期 178-180页

作者：徐子睿西南石油大学

在海外工程项目开展的过程中,由于国际上复杂多变的情况使得项目难免会出现各式的风险,因此企业应该及时采取对应风险的处理措施,尽可能减少企业损失。本文将以土耳其某大型桥梁项目为例,详细分析其所面临的主要风险以及企业所采取的相... 详细信息

在海外工程项目开展的过程中,由于国际上复杂多变的情况使得项目难免会出现各式的风险,因此企业应该及时采取对应风险的处理措施,尽可能减少企业损失。本文将以土耳其某大型桥梁项目为例,详细分析其所面临的主要风险以及企业所采取的相应措施。并总结面对几种海外项目常见风险的常规处理方法。

关键词：海外工程项目风险分析风险处理措施

国际传播视角下大学生英语翻译能力提升路径探究

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英语广场（学术研究） 2024年第26期 107-111页

作者：徐子睿王丽丽武汉华夏理工学院外国语学院

随着中国国际地位的提升,有效传播中国文化与讲述“中国故事”至关重要。我国大部分大学生从小学就开始学习英语,但在国际交流的实际应用中,特别是在文化理解和精确表达方面,仍面临困难和挑战。本研究结合大学英语(三)课程教学实践,从... 详细信息

随着中国国际地位的提升,有效传播中国文化与讲述“中国故事”至关重要。我国大部分大学生从小学就开始学习英语,但在国际交流的实际应用中,特别是在文化理解和精确表达方面,仍面临困难和挑战。本研究结合大学英语(三)课程教学实践,从国际传播的视角探讨大学生英语翻译能力的提升路径,并提出一系列教学策略,包括深化对中国文化的理解、创新教学方法、跨学科合作、国际交流以及举办实践活动,以有效提升学生的综合能力,使他们成为既了解中国文化又能在国际环境中自信交流的复合型人才。

关键词：国际传播翻译能力大学英语中国文化

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基于集成学习的连退带钢质量在线预报方法

控制工程 2017年第3期24卷 481-486页

作者：王显鹏黄灿明徐子睿王丹敬东北大学工业与系统工程研究所沈阳110819

钢铁企业连续退火生产过程由于工艺复杂并且包含众多相互影响的过程变量,导致带钢产品质量波动较大,难以进行在线测量。针对该问题,提出了一种基于混合集成学习的带钢产品质量在线预报方法。该方法以Bagging为基础,引入了Adaboost中对... 详细信息

钢铁企业连续退火生产过程由于工艺复杂并且包含众多相互影响的过程变量,导致带钢产品质量波动较大,难以进行在线测量。针对该问题,提出了一种基于混合集成学习的带钢产品质量在线预报方法。该方法以Bagging为基础,引入了Adaboost中对误差较大样本的重点学习策略,以提高混合集成学习模型的精度并改进泛化能力;在子学习机的训练中提出了基于动态加权的最小二乘支持向量机方法,以改进子学习机的鲁棒性。基于实际连退生产过程数据的测试结果表明,所提出的混合集成学习方法在预测精度和泛化能力上均要优于Bagging和Adaboost等传统的集成学习建模方法。

关键词：连续退火质量在线预报集成学习最小二乘支持向量机